ข้อมูลการฝึกอบรมในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร:
ความหมาย ประโยชน์ ความท้าทาย ตัวอย่าง และชุดข้อมูล
คู่มือผู้ซื้อขั้นสูงสุดปี 2024
บริษัท
ในโลกของปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง การฝึกอบรมข้อมูลเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ นี่คือกระบวนการที่ทำให้โมดูลการเรียนรู้ของเครื่องมีความแม่นยำ มีประสิทธิภาพ และทำงานได้อย่างสมบูรณ์ ในโพสต์นี้ เราจะสำรวจในรายละเอียดว่าข้อมูลการฝึกอบรม AI คืออะไร คุณภาพข้อมูลการฝึกอบรม การรวบรวมข้อมูลและการออกใบอนุญาต และอื่นๆ
คาดว่าผู้ใหญ่โดยเฉลี่ยจะตัดสินใจเกี่ยวกับชีวิตและสิ่งต่างๆ ในชีวิตประจำวันโดยอิงจากการเรียนรู้ในอดีต ในทางกลับกัน สิ่งเหล่านี้มาจากประสบการณ์ชีวิตที่หล่อหลอมจากสถานการณ์และผู้คน ตามความหมายที่แท้จริง สถานการณ์ เหตุการณ์ และผู้คนล้วนแต่เป็นเพียงข้อมูลที่ป้อนเข้ามาในจิตใจของเรา เมื่อเรารวบรวมข้อมูลมาหลายปีในรูปแบบของประสบการณ์ จิตใจของมนุษย์มักจะตัดสินใจอย่างราบรื่น
สิ่งนี้สื่อถึงอะไร? ข้อมูลที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในการเรียนรู้
คล้ายกับที่เด็กต้องการฉลากที่เรียกว่าตัวอักษรเพื่อทำความเข้าใจตัวอักษร A, B, C, D เครื่องก็จำเป็นต้องเข้าใจข้อมูลที่ได้รับเช่นกัน
นั่นคือสิ่งที่ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) การฝึกอบรมเป็นเรื่องเกี่ยวกับ เครื่องจักรก็ไม่ต่างอะไรกับเด็กที่ยังไม่ได้เรียนรู้สิ่งต่าง ๆ จากสิ่งที่พวกเขากำลังจะสอน เครื่องไม่ทราบว่าจะแยกความแตกต่างระหว่างแมวกับสุนัขหรือรถบัสกับรถยนต์เพราะพวกเขายังไม่เคยสัมผัสสิ่งของเหล่านั้นหรือได้รับการสอนว่ามีลักษณะเป็นอย่างไร
ดังนั้น สำหรับคนที่สร้างรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง ฟังก์ชันหลักที่ต้องเพิ่มคือความสามารถของระบบในการทำความเข้าใจองค์ประกอบในชีวิตประจำวันทั้งหมดที่รถอาจพบ เพื่อให้รถสามารถระบุตัวตนและตัดสินใจในการขับขี่ได้อย่างเหมาะสม นี่คือที่ ข้อมูลการฝึกอบรม AI เข้ามาเล่น
วันนี้ โมดูลปัญญาประดิษฐ์มอบสิ่งอำนวยความสะดวกมากมายให้กับเราในรูปแบบของเครื่องมือแนะนำ การนำทาง ระบบอัตโนมัติ และอื่นๆ ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นเนื่องจากการฝึกอบรมข้อมูล AI ที่ใช้ในการฝึกอัลกอริทึมในขณะที่สร้างขึ้น
ข้อมูลการฝึกอบรม AI เป็นกระบวนการพื้นฐานในการสร้าง เรียนรู้เครื่อง และอัลกอริธึม AI หากคุณกำลังพัฒนาแอปที่อิงตามแนวคิดด้านเทคโนโลยีเหล่านี้ คุณต้องฝึกระบบของคุณให้เข้าใจองค์ประกอบข้อมูลเพื่อการประมวลผลที่เหมาะสมที่สุด หากไม่มีการฝึกอบรม โมเดล AI ของคุณจะไม่มีประสิทธิภาพ มีข้อบกพร่อง และอาจไม่มีประโยชน์
คาดว่า Data Scientist ใช้จ่ายมากกว่า 80% ของเวลา ในการเตรียมข้อมูลและการเพิ่มคุณค่าเพื่อฝึกโมเดล ML
ดังนั้น สำหรับบรรดาของคุณที่ต้องการรับเงินทุนจากผู้ร่วมทุน ผู้ทำงานคนเดียวที่ทำงานในโครงการที่มีความทะเยอทะยาน และผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีที่เพิ่งเริ่มต้นใช้งาน AI ขั้นสูง เราได้พัฒนาคู่มือนี้เพื่อช่วยตอบคำถามที่สำคัญที่สุดเกี่ยวกับ ข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณ
เราจะสำรวจว่าข้อมูลการฝึกอบรม AI คืออะไร เหตุใดจึงหลีกเลี่ยงไม่ได้ในกระบวนการของคุณ ปริมาณและคุณภาพของข้อมูลที่คุณต้องการจริงๆ และอื่นๆ
ข้อมูลการฝึกอบรม AI คืออะไร?
ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องนั้นง่ายมาก เรียกว่าข้อมูลฝึก โครงสร้างของชุดข้อมูลฝึกนั้นเกี่ยวข้องกับแอตทริบิวต์ที่มีป้ายกำกับหรือคำอธิบายประกอบ ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถตรวจจับและเรียนรู้จากรูปแบบต่างๆ ได้ ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งในการฝึกข้อมูล เนื่องจากข้อมูลดังกล่าวช่วยให้โมเดลสามารถแยกแยะ เปรียบเทียบ และเชื่อมโยงความน่าจะเป็นในขั้นตอนการเรียนรู้ได้ ข้อมูลฝึกที่มีคุณภาพนั้นเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลที่ได้รับการอนุมัติจากมนุษย์ โดยข้อมูลจะต้องผ่านการตรวจสอบคุณภาพอย่างเข้มงวดเพื่อให้แน่ใจว่าคำอธิบายประกอบนั้นแม่นยำและถูกต้อง คำอธิบายประกอบยิ่งชัดเจน คุณภาพของข้อมูลก็จะยิ่งสูงขึ้น
ข้อมูลการฝึกอบรมถูกนำมาใช้ในเครื่องจักรการเรียนรู้ได้อย่างไร?
โมเดล AI/ML นั้นเปรียบเสมือนเด็กทารก ที่ต้องเรียนรู้ทุกอย่างตั้งแต่ต้น เช่นเดียวกับที่เราสอนเด็กประถมเกี่ยวกับส่วนต่างๆ ของร่างกายมนุษย์ เราต้องวางโครงร่างทุกแง่มุมของชุดข้อมูลผ่านคำอธิบายประกอบ โมเดลจะหยิบเอาแนวคิด ชื่อ ฟังก์ชัน และคุณลักษณะอื่นๆ ตามที่มนุษย์กำหนดขึ้นมาได้ก็ต่อเมื่อได้รับข้อมูลนี้เท่านั้น ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับโมเดลการเรียนรู้ทั้งแบบมีผู้ดูแลและไม่มีผู้ดูแล ความสำคัญนี้จะเพิ่มขึ้นเมื่อกรณีการใช้งานมีความเฉพาะกลุ่มมากขึ้น
เหตุใดข้อมูลการฝึกอบรม AI จึงมีความสำคัญ?
คุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรม AI ส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพของผลลัพธ์ของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักร ความสัมพันธ์นี้มีความสำคัญมากขึ้นในภาคส่วนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพและยานยนต์ ซึ่งชีวิตของมนุษย์เป็นเดิมพันโดยตรง นอกจากนี้ ข้อมูลการฝึกอบรม AI ยังส่งผลต่อผลหารอคติของผลลัพธ์อีกด้วย
ตัวอย่างเช่น โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมด้วยชุดตัวอย่างเพียงคลาสเดียว เช่น จากข้อมูลประชากรหรือบุคลิกมนุษย์เดียวกัน มักจะทำให้เครื่องสันนิษฐานว่าไม่มีความน่าจะเป็นประเภทต่างๆ กัน สิ่งนี้ทำให้เกิดความไม่ยุติธรรมในผลลัพธ์ ซึ่งในที่สุดอาจส่งผลให้บริษัทต้องรับผลทางกฎหมายและชื่อเสียงได้ เพื่อบรรเทาปัญหานี้ ขอแนะนำให้จัดหาข้อมูลที่มีคุณภาพและฝึกอบรมโมเดลเกี่ยวกับเรื่องนี้
ตัวอย่าง: รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติใช้ข้อมูลการฝึก AI เพื่อนำทางอย่างปลอดภัยได้อย่างไร
รถยนต์ไร้คนขับใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลจากเซ็นเซอร์ต่างๆ เช่น กล้อง เรดาร์ และ LIDAR ข้อมูลเหล่านี้จะไม่มีประโยชน์เลยหากระบบของรถไม่สามารถประมวลผลได้ ตัวอย่างเช่น รถจำเป็นต้องจดจำคนเดินถนน สัตว์ และหลุมบ่อเพื่อหลีกเลี่ยงอุบัติเหตุ และต้องได้รับการฝึกให้เข้าใจองค์ประกอบเหล่านี้และตัดสินใจขับขี่อย่างปลอดภัย
นอกจากนี้ รถควรเข้าใจคำสั่งที่พูดออกมาโดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เช่น หากถูกขอให้ค้นหาปั๊มน้ำมันใกล้เคียง รถควรตีความและตอบสนองอย่างถูกต้อง
การฝึกอบรม AI มีความสำคัญไม่เพียงแต่สำหรับรถยนต์เท่านั้น แต่สำหรับระบบ AI อื่นๆ เช่น คำแนะนำของ Netflix ซึ่งยังอาศัยการประมวลผลข้อมูลที่คล้ายกันเพื่อเสนอคำแนะนำส่วนบุคคลอีกด้วย
ประโยชน์ของการฝึกอบรมโมเดลด้วยชุดข้อมูลคุณภาพ
โมเดลการฝึกอบรมที่มีชุดข้อมูลคุณภาพสูงมีข้อดีมากมาย เช่น:
- ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลในด้านความเกี่ยวข้อง ความแม่นยำ และความรวดเร็ว
- ลดเวลาการฝึก
- ลดการโอเวอร์ฟิตติ้งให้เหลือน้อยที่สุดและปรับปรุงการสรุปทั่วไปให้ดีขึ้น
- ลดอคติ
- โอกาสสำหรับแบรนด์ต่างๆ ในการสร้างการมีอยู่และความรู้สึกเชิงบวกของตลาดและอื่นๆ อีกมากมาย
ความท้าทายของข้อมูลการฝึกอบรม AI
การฝึกอบรม AI เป็นงานที่ซับซ้อนและใหญ่โต ซึ่งเกี่ยวข้องกับความท้าทายและอุปสรรคมากมาย ในการเริ่มต้น มาดูอุปสรรคทั่วไปบางประการกันก่อน:
ขาดความพร้อมของข้อมูลที่ถูกต้อง
ไม่สามารถฝึกโมเดล AI บนข้อมูลที่มีอยู่ใดๆ ได้ ชุดข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่โมเดลควรสอดคล้องกับผลลัพธ์ทางธุรกิจ วิสัยทัศน์ ความเกี่ยวข้องกับคำกระตุ้น โดเมน ความเชี่ยวชาญในหัวข้อ และอื่นๆ
เมื่อพิจารณาถึงปริมาณที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรม AI การค้นหาข้อมูลที่เหมาะสมอาจเป็นเรื่องยาก ความซับซ้อนจะเพิ่มขึ้นในภาคส่วนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพและการเงิน ซึ่งความละเอียดอ่อนของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ
อคติ
มนุษย์มีอคติโดยกำเนิด และสิ่งที่เราป้อนเข้าไปในโมเดลคือสิ่งที่โมเดลประมวลผลและส่งมอบเช่นกัน เมื่อรวมสิ่งนี้เข้ากับการขาดข้อมูลที่มีคุณภาพ โมเดลสามารถพัฒนาได้
อคติ ทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรมและมีอคติ
การพอดีเกินไป
สิ่งนี้สามารถเปรียบเทียบได้กับโรคภูมิคุ้มกันทำลายตนเองของโมเดล ซึ่งความสมบูรณ์แบบของโมเดลเองทำหน้าที่เป็นคอขวดในการรับมือกับความประหลาดใจและความหลากหลายของคำเตือน กรณีดังกล่าวอาจทำให้เกิดภาพหลอนของ AI
ซึ่งมันไม่รู้จักวิธีตอบสนองต่อคำกระตุ้นหรือคำถาม มันจะไม่ได้ปรับกลับไปยังชุดข้อมูลการฝึกอบรม
จริยธรรมและความสามารถในการอธิบาย
ความซับซ้อนอีกประการหนึ่งในการฝึกอบรม AI คือความสามารถในการอธิบาย เราสามารถเรียกสิ่งนี้ว่าความรับผิดชอบ ซึ่งเราไม่แน่ใจว่าโมเดลได้คำตอบใดคำตอบหนึ่งมาในแง่ของเหตุผลได้อย่างไร ปัจจุบันมีการพูดคุยเกี่ยวกับการทำให้การตัดสินใจของ AI โปร่งใสมากขึ้น และในอนาคต เราจะเห็นโปรโตคอลเกี่ยวกับ XAI (Explainable AI) มากขึ้น
ทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบ
ความแตกต่างระหว่างข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบก็เหมือนกับความแตกต่างระหว่างการเตรียมตัวและการสอบ
| แง่มุม | ข้อมูลการฝึกอบรม | ข้อมูลการทดสอบ |
|---|---|---|
| จุดมุ่งหมาย | สอนโมเดลให้เรียนรู้แนวคิดที่ต้องการ | ตรวจสอบว่าโมเดลเรียนรู้ได้ดีเพียงใด |
| บทบาท | การเตรียมพร้อม | การตรวจสอบ |
| การประเมินผล | ไม่ใช้เพื่อการประเมินผลการปฏิบัติงาน | มีความสำคัญต่อการประเมินผลการปฏิบัติงาน (ความรวดเร็ว ความเกี่ยวข้อง ความแม่นยำ อคติ) |
| การเพิ่มประสิทธิภาพ | ช่วยในการฝึกอบรมแบบจำลอง | รับประกันการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลและแจ้งให้ทราบว่าจำเป็นต้องมีข้อมูลการฝึกอบรมเพิ่มเติมหรือไม่ |
| การตัดสินใจของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย | นำมาใช้ในการสร้างแบบจำลอง | ใช้เพื่อตัดสินใจในการฝึกอบรมเพิ่มเติมหรือปรับเปลี่ยนตามคะแนนของโมเดล |
ใช้กรณี
แอปพลิเคชั่นสมาร์ทโฟน
แอปพลิเคชั่นโทรศัพท์ส่วนใหญ่มักขับเคลื่อนด้วย AI เมื่อโมเดลได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่มั่นคง แอปพลิเคชั่นจะเข้าใจการตั้งค่าและพฤติกรรมของผู้ใช้ได้ดีขึ้น คาดการณ์การกระทำ ปลดล็อกโทรศัพท์ ตอบสนองต่อคำสั่งเสียงได้ดีขึ้น และอื่นๆ อีกมากมาย
ขายปลีก
ประสบการณ์การช้อปปิ้งของลูกค้าและการมีส่วนร่วมกับลูกค้าเป้าหมายได้รับการปรับให้เหมาะสมอย่างเหลือเชื่อด้วย AI ตั้งแต่ส่วนลดแบบเรียลไทม์จากการละทิ้งตะกร้าสินค้าไปจนถึงการขายเชิงคาดการณ์ ความเป็นไปได้นั้นไร้ขีดจำกัด
การดูแลสุขภาพ
การดูแลสุขภาพอาจได้รับประโยชน์สูงสุดจาก AI และ ML ตั้งแต่การวิจัยที่เกี่ยวข้องในสาขาเนื้องอกวิทยาและการช่วยเหลือในการค้นพบยาและการทดลองทางคลินิกไปจนถึงการตรวจจับความผิดปกติในภาพทางการแพทย์ โมเดล AI สามารถฝึกให้ทำงานเฉพาะด้านได้
ความปลอดภัย
จากการโจมตีทางไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้น ทำให้สามารถใช้ AI เพื่อลดความรุนแรงของการโจมตีที่ซับซ้อนผ่านการป้องกันเครือข่ายที่เหมาะสม การตรวจจับความผิดปกติ การรักษาความปลอดภัยแอปพลิเคชัน การแก้ไขรหัสที่มีจุดบกพร่องและช่องโหว่ด้านความปลอดภัย การพัฒนาแพตช์โดยอัตโนมัติ และอื่นๆ อีกมากมาย
การเงิน
AI ช่วยเหลือโลกการเงินด้วยวิธีการตรวจจับการฉ้อโกงขั้นสูง การชำระเงินอัตโนมัติ การใช้แชทบอทเพื่อดำเนินการตามขั้นตอน KYC และอื่นๆ อีกมากมาย บริษัท BFSI ยังใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับเครือข่ายและระบบของตนด้วยมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เหมาะสมที่สุด
การตลาด
การทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้ การแบ่งกลุ่มผู้ชมขั้นสูง การจัดการชื่อเสียงออนไลน์ และการสร้างสำเนาสำหรับโซเชียลมีเดีย การจำลองแคมเปญบนโซเชียลมีเดีย และผลประโยชน์อื่นๆ เป็นสิ่งที่แพร่หลายสำหรับมืออาชีพด้านการขายและการตลาด
ต้องใช้ข้อมูลจำนวนเท่าใดในการฝึกโมเดล ML
พวกเขากล่าวว่าการเรียนรู้ไม่มีที่สิ้นสุด และวลีนี้เหมาะอย่างยิ่งในสเปกตรัมข้อมูลการฝึกอบรม AI ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไร ผลลัพธ์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม การตอบสนองที่คลุมเครือเช่นนี้ยังไม่เพียงพอที่จะโน้มน้าวให้ใครก็ตามที่ต้องการเปิดตัวแอปที่ขับเคลื่อนด้วย AI แต่ความจริงก็คือไม่มีกฎเกณฑ์ทั่วไป ไม่มีสูตร ดัชนี หรือการวัดปริมาณข้อมูลที่แน่นอนที่จำเป็นในการฝึกชุดข้อมูล AI
ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงจะเปิดเผยอย่างตลกว่าต้องสร้างอัลกอริธึมหรือโมดูลแยกต่างหากเพื่อสรุปปริมาณข้อมูลที่จำเป็นสำหรับโครงการ นั่นเป็นความจริงที่น่าเศร้าเช่นกัน
ตอนนี้มีเหตุผลว่าทำไมจึงเป็นเรื่องยากมากที่จะจำกัดปริมาณข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรม AI เนื่องจากความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการฝึกอบรมนั้นเอง โมดูล AI ประกอบด้วยชิ้นส่วนที่เชื่อมต่อและทับซ้อนกันหลายชั้นซึ่งมีอิทธิพลและเสริมกระบวนการของกันและกัน
ตัวอย่างเช่น ให้พิจารณาว่าคุณกำลังพัฒนาแอปง่าย ๆ เพื่อจดจำต้นมะพร้าว จากมุมมอง มันฟังดูค่อนข้างง่ายใช่มั้ย? อย่างไรก็ตาม จากมุมมองของ AI มันซับซ้อนกว่ามาก
ตอนสตาร์ทเครื่องเปล่าครับ โดยไม่รู้ว่าต้นไม้คืออะไรตั้งแต่แรก นับแต่ต้นไม้ที่มีผลไม้เมืองร้อนสูงเฉพาะภูมิภาคเท่านั้น ในการนั้น นางแบบต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับสิ่งที่เป็นต้นไม้ วิธีแยกแยะจากวัตถุสูงและเรียวที่อาจปรากฏในกรอบ เช่น ไฟถนนหรือเสาไฟฟ้า แล้วจึงสอนให้รู้ถึงความแตกต่างของต้นมะพร้าว เมื่อโมดูลแมชชีนเลิร์นนิงได้เรียนรู้ว่าต้นมะพร้าวคืออะไร เราสามารถสรุปได้อย่างปลอดภัยว่ารู้วิธีจดจำต้นมะพร้าว
แต่เมื่อคุณป้อนรูปภาพของต้นไทร คุณจะรู้ว่าระบบระบุต้นไทรสำหรับต้นมะพร้าวผิด สำหรับระบบ อะไรก็ตามที่สูงและมีใบเป็นกระจุกก็คือต้นมะพร้าว เพื่อกำจัดสิ่งนี้ ตอนนี้ระบบจำเป็นต้องทำความเข้าใจต้นไม้ทุกต้นที่ไม่ใช่ต้นมะพร้าวเพื่อระบุอย่างแม่นยำ หากเป็นกระบวนการสำหรับแอปทิศทางเดียวที่เรียบง่ายแต่ได้ผลลัพธ์เพียงรายการเดียว เราก็สามารถจินตนาการถึงความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับแอปที่พัฒนาขึ้นเพื่อการดูแลสุขภาพ การเงิน และอื่นๆ ได้
นอกจากนี้ สิ่งที่มีอิทธิพลต่อปริมาณข้อมูลที่จำเป็นสำหรับ การฝึกอบรมรวมถึงด้านที่ระบุไว้ด้านล่าง:
- วิธีการฝึกอบรมที่ความแตกต่างของประเภทข้อมูล (structured และไม่มีโครงสร้าง) มีอิทธิพลต่อความต้องการปริมาณข้อมูล
- การติดฉลากข้อมูล หรือเทคนิคการจดบันทึก
- วิธีการป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบ
- เชาวน์ความทนทานต่อข้อผิดพลาด ซึ่งหมายถึงเปอร์เซ็นต์ของ ข้อผิดพลาดเล็กน้อยในช่องหรือโดเมนของคุณ
ตัวอย่างปริมาณการฝึกอบรมในโลกแห่งความเป็นจริง
แม้ว่าปริมาณข้อมูลที่คุณต้องใช้ในการฝึกโมดูลของคุณจะขึ้นอยู่กับ เกี่ยวกับโครงการของคุณและปัจจัยอื่น ๆ ที่เรากล่าวถึงก่อนหน้านี้เล็กน้อย แรงบันดาลใจหรือการอ้างอิงจะช่วยให้ได้แนวคิดที่กว้างขวางเกี่ยวกับข้อมูล ความต้องการ
ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างจริงของจำนวนชุดข้อมูลที่ใช้ เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม AI โดยบริษัทและธุรกิจที่หลากหลาย
- จดจำใบหน้า – ขนาดตัวอย่างภาพใบหน้ากว่า 450,000 ภาพ
- คำอธิบายประกอบรูปภาพ – ขนาดตัวอย่างมากกว่า 185,000 ภาพพร้อม วัตถุที่มีคำอธิบายประกอบเกือบ 650,000 รายการ
- วิเคราะห์ความรู้สึกเฟสบุ๊ค Facebook – ขนาดตัวอย่างมากกว่า 9,000 ความคิดเห็นและ 62,000 โพสต์
- การฝึกอบรม Chatbot – ขนาดตัวอย่างกว่า 200,000 คำถามกับ กว่า 2 ล้านคำตอบ
- แอพแปลภาษา – ขนาดตัวอย่างมากกว่า 300,000 เสียงหรือคำพูด รวบรวมจากผู้ที่ไม่ใช่เจ้าของภาษา
จะทำอย่างไรถ้าฉันมีข้อมูลไม่เพียงพอ
ในโลกของ AI & ML การฝึกอบรมข้อมูลเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ มีการกล่าวอย่างถูกต้องว่าการเรียนรู้สิ่งใหม่ไม่มีที่สิ้นสุด และสิ่งนี้ก็เป็นจริงเมื่อเราพูดถึงสเปกตรัมข้อมูลการฝึกอบรม AI ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไร ผลลัพธ์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม มีบางกรณีที่กรณีการใช้งานที่คุณพยายามแก้ไขนั้นเกี่ยวข้องกับหมวดหมู่เฉพาะ และการจัดหาชุดข้อมูลที่เหมาะสมในตัวเองนั้นเป็นสิ่งที่ท้าทาย ดังนั้น ในสถานการณ์สมมตินี้ หากคุณมีข้อมูลไม่เพียงพอ การคาดคะเนจากแบบจำลอง ML อาจไม่ถูกต้องหรืออาจมีอคติ มีวิธีต่างๆ เช่น การเสริมข้อมูลและมาร์กอัปข้อมูลที่สามารถช่วยให้คุณเอาชนะข้อบกพร่องต่างๆ ได้ อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์อาจยังไม่แม่นยำหรือเชื่อถือได้
คุณปรับปรุงคุณภาพข้อมูลอย่างไร
คุณภาพของข้อมูลเป็นสัดส่วนโดยตรงกับคุณภาพของผลลัพธ์ นั่นคือเหตุผลที่โมเดลที่มีความแม่นยำสูงจึงต้องการชุดข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับการฝึกอบรม อย่างไรก็ตามมีการจับ สำหรับแนวคิดที่ต้องอาศัยความแม่นยำและความแม่นยำ แนวคิดเรื่องคุณภาพมักจะค่อนข้างคลุมเครือ
ข้อมูลคุณภาพสูงฟังดูแข็งแกร่งและน่าเชื่อถือ แต่แท้จริงแล้วหมายความว่าอย่างไร
คุณภาพเป็นอันดับแรกคืออะไร?
เช่นเดียวกับข้อมูลที่เราป้อนเข้าสู่ระบบ คุณภาพมีหลายปัจจัยและพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องเช่นกัน หากคุณติดต่อผู้เชี่ยวชาญ AI หรือผู้มีประสบการณ์ด้านแมชชีนเลิร์นนิง พวกเขาอาจแชร์การเปลี่ยนแปลงของข้อมูลคุณภาพสูงก็ได้ นั่นคือ –
- เครื่องแบบ – ข้อมูลที่มาจากแหล่งใดแหล่งหนึ่งหรือความสม่ำเสมอในชุดข้อมูลที่มาจากหลายแหล่ง
- ครอบคลุม – ข้อมูลที่ครอบคลุมสถานการณ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่ระบบของคุณมีจุดมุ่งหมายเพื่อใช้งาน
- คุณภาพสม่ำเสมอ – ข้อมูลทุก ๆ ไบต์มีลักษณะที่คล้ายคลึงกัน
- ที่เกี่ยวข้อง – ข้อมูลที่คุณแหล่งที่มาและฟีดนั้นคล้ายคลึงกับความต้องการและผลลัพธ์ที่คาดหวังและ
- หลาย – คุณมีข้อมูลทุกประเภทรวมกัน เช่น เสียง วิดีโอ รูปภาพ ข้อความและอื่น ๆ
ตอนนี้เราเข้าใจความหมายของคุณภาพข้อมูลแล้ว มาดูวิธีต่างๆ ที่จะช่วยให้มั่นใจในคุณภาพได้อย่างรวดเร็ว การเก็บรวบรวมข้อมูล และรุ่น
1. ระวังข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เครื่องจักรสามารถเข้าใจอดีตได้ง่าย เนื่องจากมีองค์ประกอบและข้อมูลเมตาที่ใส่คำอธิบายประกอบ อย่างไรก็ตาม สิ่งหลังยังคงเป็นข้อมูลดิบโดยไม่มีข้อมูลอันมีค่าที่ระบบสามารถใช้ประโยชน์ได้ นี่คือที่มาของคำอธิบายประกอบข้อมูล
2. การขจัดอคติเป็นอีกวิธีหนึ่งในการรับรองข้อมูลคุณภาพ เนื่องจากระบบขจัดอคติออกจากระบบและให้ผลลัพธ์ตามวัตถุประสงค์ อคติบิดเบือนผลลัพธ์ของคุณและทำให้ไร้ประโยชน์
3. ล้างข้อมูลอย่างละเอียด เนื่องจากจะช่วยเพิ่มคุณภาพของผลลัพธ์ได้อย่างสม่ำเสมอ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลคนใดจะบอกคุณว่าบทบาทงานส่วนใหญ่ของพวกเขาคือการล้างข้อมูล เมื่อคุณล้างข้อมูล คุณกำลังลบข้อมูลซ้ำ เสียงรบกวน ค่าที่หายไป ข้อผิดพลาดของโครงสร้าง ฯลฯ
อะไรส่งผลต่อคุณภาพข้อมูลการฝึกอบรม?
มีปัจจัยหลักสามประการที่สามารถช่วยคุณคาดการณ์ระดับคุณภาพที่คุณต้องการสำหรับแบบจำลอง AI/ML ของคุณ ปัจจัยหลัก 3 ประการ ได้แก่ บุคลากร กระบวนการ และแพลตฟอร์มที่สามารถสร้างหรือทำลายโครงการ AI ของคุณ
แพลตฟอร์ม: ต้องใช้แพลตฟอร์มที่เป็นกรรมสิทธิ์ของมนุษย์ในวงเดียวกันเพื่อจัดหา ถอดเสียง และใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลที่หลากหลายเพื่อให้ปรับใช้ความคิดริเริ่มของ AI และ ML ที่มีความต้องการสูงที่สุดได้สำเร็จ แพลตฟอร์มนี้ยังมีหน้าที่รับผิดชอบในการจัดการพนักงาน และเพิ่มคุณภาพและปริมาณงานสูงสุด
คน: ในการทำให้ AI คิดอย่างชาญฉลาดขึ้นต้องใช้คนที่มีจิตใจที่ฉลาดที่สุดในอุตสาหกรรม ในการปรับขนาด คุณต้องมีผู้เชี่ยวชาญหลายพันคนจากทั่วโลกเพื่อถอดเสียง ติดป้ายกำกับ และใส่คำอธิบายประกอบประเภทข้อมูลทั้งหมด
กระบวนการ: การส่งข้อมูลมาตรฐานทองคำที่มีความสม่ำเสมอ สมบูรณ์ และแม่นยำเป็นงานที่ซับซ้อน แต่เป็นสิ่งที่คุณจะต้องส่งมอบเสมอ เพื่อให้เป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพสูงสุด ตลอดจนการควบคุมคุณภาพและจุดตรวจสอบที่เข้มงวดและได้รับการพิสูจน์แล้ว
คุณหาข้อมูลการฝึกอบรม AI มาจากไหน?
ต่างจากส่วนก่อนหน้าของเรา เรามีข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำมากที่นี่ สำหรับผู้ที่ต้องการแหล่งข้อมูล
หรือหากคุณอยู่ในขั้นตอนของการรวบรวมวิดีโอ การรวบรวมรูปภาพ การรวบรวมข้อความ และอื่นๆ มีทั้งหมดสามรายการ
ช่องทางหลักที่คุณสามารถแหล่งข้อมูลของคุณได้
มาสำรวจกันทีละคน
แหล่งที่มาฟรี
แหล่งข้อมูลฟรีเป็นช่องทางที่เป็นแหล่งเก็บข้อมูลปริมาณมหาศาลโดยไม่สมัครใจ มันเป็นข้อมูลที่วางอยู่บนพื้นผิวฟรี แหล่งข้อมูลฟรีบางส่วน ได้แก่ -
- ชุดข้อมูลของ Google ที่มีการเปิดตัวข้อมูลมากกว่า 250 ล้านชุดในปี 2020
- ฟอรัมเช่น Reddit, Quora และอื่นๆ ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์ นอกจากนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและชุมชน AI ในฟอรัมเหล่านี้ยังสามารถช่วยคุณเกี่ยวกับชุดข้อมูลเฉพาะเมื่อเข้าถึงได้
- Kaggle เป็นแหล่งข้อมูลฟรีอีกแหล่งหนึ่งที่คุณสามารถค้นหาแหล่งข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่อง นอกเหนือจากชุดข้อมูลฟรี
- นอกจากนี้เรายังได้แสดงรายการชุดข้อมูลแบบเปิดฟรีเพื่อให้คุณเริ่มต้นการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ของคุณ
แม้ว่าลู่ทางเหล่านี้จะไม่เสียค่าใช้จ่าย แต่สิ่งที่คุณต้องใช้คือเวลาและความพยายาม ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลฟรีมีอยู่ทุกที่ และคุณต้องทุ่มเทเวลาทำงานหลายชั่วโมงในการจัดหา ทำความสะอาด และปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการของคุณ
สิ่งสำคัญอีกอย่างหนึ่งที่ต้องจำไว้คือข้อมูลบางส่วนจากแหล่งข้อมูลฟรีไม่สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทางการค้าได้เช่นกัน มันต้องการ สิทธิ์การใช้งานข้อมูล.
การขูดข้อมูล
เช่นเดียวกับชื่อที่แนะนำ การดึงข้อมูลเป็นกระบวนการขุดข้อมูลจากหลายแหล่งโดยใช้เครื่องมือที่เหมาะสม จากเว็บไซต์ พอร์ทัลสาธารณะ โปรไฟล์ วารสาร เอกสาร และอื่นๆ เครื่องมือสามารถดึงข้อมูลที่คุณต้องการและนำไปยังฐานข้อมูลของคุณได้อย่างราบรื่น
แม้ว่าวิธีนี้จะฟังดูเป็นวิธีแก้ปัญหาที่ดี แต่การขูดข้อมูลนั้นถูกกฎหมายเฉพาะเมื่อเป็นเรื่องของการใช้ส่วนตัวเท่านั้น หากคุณเป็นบริษัทที่ต้องการขูดข้อมูลที่มีความทะเยอทะยานในเชิงพาณิชย์ที่เกี่ยวข้อง จะกลายเป็นเรื่องยุ่งยากและผิดกฎหมาย นั่นคือเหตุผลที่คุณต้องมีทีมกฎหมายเพื่อตรวจสอบเว็บไซต์ การปฏิบัติตามข้อกำหนด และเงื่อนไขก่อนที่คุณจะสามารถดึงข้อมูลที่ต้องการได้
ผู้ค้าภายนอก
สำหรับการรวบรวมข้อมูลสำหรับข้อมูลการฝึกอบรม AI การจ้างภายนอกหรือการเข้าถึงชุดข้อมูลจากผู้ขายภายนอกเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด พวกเขามีหน้าที่รับผิดชอบในการค้นหาชุดข้อมูลสำหรับความต้องการของคุณ ในขณะที่คุณสามารถมุ่งเน้นที่การสร้างโมดูลของคุณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากเหตุผลดังต่อไปนี้ -
- คุณไม่ต้องเสียเวลาหลายชั่วโมงในการค้นหาเส้นทางของข้อมูล
- ไม่มีความพยายามในแง่ของการล้างข้อมูลและการจำแนกประเภทที่เกี่ยวข้อง
- คุณจะได้รับชุดข้อมูลคุณภาพที่ตรวจสอบปัจจัยทั้งหมดที่เราพูดถึงไปแล้วได้อย่างแม่นยำ
- คุณสามารถรับชุดข้อมูลที่เหมาะกับความต้องการของคุณ
- คุณอาจต้องการปริมาณข้อมูลที่คุณต้องการสำหรับโครงการของคุณและอีกมากมาย
- และที่สำคัญที่สุด พวกเขายังทำให้มั่นใจว่าการรวบรวมข้อมูลและข้อมูลนั้นสอดคล้องกับแนวทางการกำกับดูแลในท้องถิ่น
ปัจจัยเดียวที่สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นข้อบกพร่องขึ้นอยู่กับขนาดการดำเนินงานของคุณคือการเอาท์ซอร์สเกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่าย อีกครั้งสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่าย
Shaip เป็นผู้นำด้านบริการรวบรวมข้อมูลอยู่แล้วและมีพื้นที่เก็บข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพและชุดข้อมูลเสียงพูด/เสียงที่สามารถให้สิทธิ์ใช้งานสำหรับโครงการ AI ที่มีความทะเยอทะยานของคุณ
เปิดชุดข้อมูล - จะใช้หรือไม่ใช้?
ตัวอย่างเช่น มีชุดข้อมูลรีวิวผลิตภัณฑ์ของ Amazon ที่มีบทวิจารณ์จากผู้ใช้มากกว่า 142 ล้านคนตั้งแต่ปี 1996 ถึง 2014 สำหรับรูปภาพ คุณมีทรัพยากรที่ยอดเยี่ยม เช่น Google Open Images ซึ่งคุณสามารถจัดหาชุดข้อมูลจากรูปภาพกว่า 9 ล้านภาพ Google ยังมีส่วนที่เรียกว่า Machine Perception ซึ่งมีคลิปเสียงเกือบ 2 ล้านคลิปที่มีความยาวสิบวินาที
แม้จะมีทรัพยากรเหล่านี้เพียงพอ (และอื่น ๆ ) ปัจจัยสำคัญที่มักถูกมองข้ามคือเงื่อนไขที่มาพร้อมกับการใช้งาน พวกเขาเป็นสาธารณะอย่างแน่นอน แต่มีเส้นบาง ๆ ระหว่างการละเมิดและการใช้งานโดยชอบธรรม ทรัพยากรแต่ละอย่างมีเงื่อนไขของตัวเอง และหากคุณกำลังสำรวจตัวเลือกเหล่านี้ เราขอแนะนำให้ใช้ความระมัดระวัง เนื่องจากในข้ออ้างของการเลือกช่องทางฟรี คุณอาจถูกฟ้องร้องและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง
ต้นทุนที่แท้จริงของข้อมูลการฝึกอบรม AI
เฉพาะเงินที่คุณใช้ในการจัดหาข้อมูลหรือสร้างข้อมูลภายในองค์กรเท่านั้นไม่ใช่สิ่งที่คุณควรพิจารณา เราต้องพิจารณาองค์ประกอบเชิงเส้น เช่น เวลาและความพยายามในการพัฒนาระบบ AI และ ราคา จากมุมมองของการทำธุรกรรม ล้มเหลวในการชมคนอื่น
เวลาที่ใช้ในการจัดหาและใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล
ปัจจัยต่างๆ เช่น ภูมิศาสตร์ ข้อมูลประชากรในตลาด และการแข่งขันภายในกลุ่มเฉพาะของคุณ ขัดขวางความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เวลาที่ใช้ในการค้นหาข้อมูลด้วยตนเองเป็นการเสียเวลาในการฝึกอบรมระบบ AI ของคุณ เมื่อคุณจัดการแหล่งข้อมูลของคุณแล้ว คุณจะล่าช้าในการฝึกอบรมเพิ่มเติมโดยใช้เวลาในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเพื่อให้เครื่องของคุณสามารถเข้าใจสิ่งที่กำลังถูกป้อน
ราคาของการรวบรวมและการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล
ค่าใช้จ่ายโสหุ้ย (ตัวรวบรวมข้อมูลภายใน, ผู้จัดทำ, การบำรุงรักษาอุปกรณ์, โครงสร้างพื้นฐานด้านเทคนิค, การสมัครสมาชิกเครื่องมือ SaaS, การพัฒนาแอปพลิเคชันที่เป็นกรรมสิทธิ์) จะต้องคำนวณในขณะที่จัดหาข้อมูล AI
ต้นทุนของข้อมูลที่ไม่ดี
ข้อมูลที่ไม่ดีอาจทำให้ทีมของบริษัทเสียขวัญกำลังใจ ความได้เปรียบในการแข่งขัน และผลที่ตามมาที่จับต้องได้อื่นๆ ที่ไม่มีใครสังเกตเห็น เรากำหนดข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเป็นชุดข้อมูลใดๆ ที่ไม่สะอาด ดิบ ไม่เกี่ยวข้อง ล้าสมัย ไม่ถูกต้อง หรือเต็มไปด้วยข้อผิดพลาดในการสะกดคำ ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอาจทำให้โมเดล AI ของคุณเสียหายได้โดยการทำให้เกิดอคติและทำให้อัลกอริธึมของคุณเสียหายด้วยผลลัพธ์ที่บิดเบี้ยว
ค่าใช้จ่ายในการบริหารจัดการ
ค่าใช้จ่ายทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการบริหารองค์กรหรือองค์กรของคุณ จับต้องได้ และจับต้องไม่ได้ เป็นค่าใช้จ่ายในการบริหารจัดการซึ่งมักจะแพงที่สุด
จะเลือกบริษัทข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เหมาะสมได้อย่างไร และ Shaip จะช่วยคุณได้อย่างไร?
การเลือกผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่เหมาะสมถือเป็นปัจจัยสำคัญในการทำให้โมเดล AI ของคุณมีประสิทธิภาพในตลาด บทบาท ความเข้าใจเกี่ยวกับโครงการของคุณ และการมีส่วนร่วมของผู้ให้บริการเหล่านี้สามารถเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณได้ ปัจจัยบางประการที่ควรพิจารณาในกระบวนการนี้ ได้แก่:
- ความเข้าใจในโดเมนที่โมเดล AI ของคุณจะถูกสร้าง
- โครงการที่คล้ายคลึงกันที่พวกเขาเคยดำเนินการมาก่อน
- พวกเขาจะให้ข้อมูลตัวอย่างการฝึกอบรมหรือตกลงที่จะร่วมมือในโครงการนำร่องหรือไม่
- พวกเขาจัดการกับความต้องการข้อมูลในระดับต่างๆ อย่างไร
- โปรโตคอลการรับรองคุณภาพของพวกเขาคืออะไร
- พวกเขาเปิดใจให้มีความคล่องตัวในการดำเนินงานหรือไม่
- พวกเขาจัดหาชุดข้อมูลการฝึกอบรมด้านจริยธรรมและอื่นๆ ได้อย่างไร
หรือคุณสามารถข้ามขั้นตอนทั้งหมดนี้และติดต่อเราโดยตรงได้ที่ Shaip เราเป็นหนึ่งในผู้ให้บริการชั้นนำด้านข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่มีคุณภาพระดับพรีเมียมที่มาจากแหล่งที่ถูกต้องตามจริยธรรม ด้วยประสบการณ์ในอุตสาหกรรมนี้มาหลายปี เราจึงเข้าใจถึงความแตกต่างต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการจัดหาชุดข้อมูล ผู้จัดการโครงการที่ทุ่มเทของเรา ทีมงานมืออาชีพด้านการรับรองคุณภาพ และผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จะทำให้มั่นใจว่าการทำงานร่วมกันจะราบรื่นและโปร่งใสสำหรับวิสัยทัศน์ขององค์กรของคุณ ติดต่อเราเพื่อหารือเกี่ยวกับขอบเขตเพิ่มเติมในวันนี้
ห่อขึ้น
นั่นคือทุกอย่างในข้อมูลการฝึกอบรม AI จากการทำความเข้าใจว่าข้อมูลการฝึกอบรมคืออะไร ไปจนถึงการสำรวจทรัพยากรฟรีและประโยชน์ของการเอาท์ซอร์สการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล เราได้พูดถึงสิ่งเหล่านี้ทั้งหมด เป็นอีกครั้งที่โปรโตคอลและนโยบายยังคงไม่สม่ำเสมอในสเปกตรัมนี้ และเราแนะนำให้คุณติดต่อกับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลการฝึกอบรม AI เช่นเราเสมอสำหรับความต้องการของคุณ
ตั้งแต่การจัดหา การลบการระบุตัวตน ไปจนถึงการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล เราจะช่วยเหลือคุณในทุกความต้องการของคุณ ดังนั้นคุณจึงสามารถสร้างแพลตฟอร์มของคุณได้เท่านั้น เราเข้าใจความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการจัดหาข้อมูลและการติดฉลาก นั่นเป็นเหตุผลที่เราย้ำข้อเท็จจริงที่ว่าคุณสามารถปล่อยให้งานยากๆ เป็นหน้าที่ของเรา และใช้ประโยชน์จากโซลูชันของเรา
ติดต่อเราหากต้องการคำอธิบายประกอบข้อมูลทั้งหมดของคุณวันนี้
มาคุยกันเถอะ
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
หากคุณต้องการสร้างระบบอัจฉริยะ คุณต้องป้อนข้อมูลที่สะอาด จัดการ และดำเนินการได้เพื่ออำนวยความสะดวกในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ข้อมูลที่ติดฉลากเรียกว่าข้อมูลการฝึกอบรม AI และประกอบด้วยข้อมูลเมตาของตลาด อัลกอริทึม ML และทุกอย่างที่ช่วยในการตัดสินใจ
เครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทุกเครื่องมีความสามารถที่ถูกจำกัดโดยแทนที่ในอดีต ซึ่งหมายความว่าเครื่องสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ต้องการได้ก็ต่อเมื่อได้รับการฝึกอบรมมาก่อนหน้านี้ด้วยชุดข้อมูลที่เปรียบเทียบกันได้ ข้อมูลการฝึกอบรมช่วยให้มีการฝึกอบรมภายใต้การดูแล โดยมีปริมาณเป็นสัดส่วนโดยตรงกับประสิทธิภาพและความถูกต้องของแบบจำลอง AI
ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่แตกต่างกันมีความจำเป็นในการฝึกอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะ เพื่อช่วยให้การตั้งค่าที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำการตัดสินใจที่สำคัญโดยคำนึงถึงบริบท ตัวอย่างเช่น หากคุณวางแผนที่จะเพิ่มฟังก์ชันการทำงานของ Computer Vision ให้กับเครื่อง โมเดลจะต้องได้รับการฝึกอบรมด้วยรูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบและชุดข้อมูลการตลาดเพิ่มเติม ในทำนองเดียวกัน สำหรับความสามารถ NLP การรวบรวมคำพูดจำนวนมากทำหน้าที่เป็นข้อมูลการฝึกอบรม
ไม่มีการจำกัดปริมาณข้อมูลการฝึกอบรมที่จำเป็นในการฝึกโมเดล AI ที่มีความสามารถ ปริมาณข้อมูลที่มากขึ้นจะเป็นความสามารถของโมเดลในการระบุและแยกองค์ประกอบ ข้อความ และบริบท
แม้ว่าจะมีข้อมูลจำนวนมาก แต่ไม่ใช่ทุกส่วนที่เหมาะสำหรับโมเดลการฝึกอบรม เพื่อให้อัลกอริธึมทำงานได้ดีที่สุด คุณจะต้องมีชุดข้อมูลที่ครอบคลุม สอดคล้องกัน และมีความเกี่ยวข้อง ซึ่งถูกดึงออกมาอย่างสม่ำเสมอแต่ยังคงมีความหลากหลายเพียงพอที่จะครอบคลุมสถานการณ์ที่หลากหลาย โดยไม่คำนึงถึงข้อมูล คุณวางแผนที่จะใช้ เป็นการดีกว่าที่จะทำความสะอาดและใส่คำอธิบายประกอบเพื่อการเรียนรู้ที่ดีขึ้น
หากคุณมีโมเดล AI ในใจ แต่ข้อมูลการฝึกอบรมไม่เพียงพอ ก่อนอื่นคุณต้องลบค่าผิดปกติ จับคู่การถ่ายโอนและการตั้งค่าการเรียนรู้แบบวนซ้ำ จำกัดฟังก์ชันการทำงาน และทำการตั้งค่าโอเพนซอร์สสำหรับผู้ใช้เพื่อเพิ่มข้อมูลต่อไป ฝึกเครื่องจักรอย่างค่อยเป็นค่อยไปในเวลา คุณยังสามารถปฏิบัติตามแนวทางที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มข้อมูลและถ่ายโอนการเรียนรู้เพื่อใช้ประโยชน์สูงสุดจากชุดข้อมูลที่ถูกจำกัด
สามารถใช้ชุดข้อมูลแบบเปิดเพื่อรวบรวมข้อมูลการฝึกได้เสมอ อย่างไรก็ตาม หากคุณแสวงหาความพิเศษเฉพาะสำหรับการฝึกโมเดลให้ดียิ่งขึ้น คุณสามารถพึ่งพาผู้ขายภายนอก แหล่งข้อมูลฟรี เช่น Reddit, Kaggle และอื่นๆ และแม้แต่ Data Scraping สำหรับการเลือกเจาะลึกข้อมูลเชิงลึกจากโปรไฟล์ พอร์ทัล และเอกสาร จำเป็นต้องจัดรูปแบบ ลดขนาด และล้างข้อมูลที่ได้รับโดยไม่คำนึงถึงวิธีการใดๆ ก่อนใช้งาน